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人工智能“热科技”落地还面临不少挑战
发布时间:2021-11-25 08:24 来源:未知 点击次数:

  本报讯(中青报·中青网记者邱晨辉)“人工智能已经从五六年前的‘黑科技’变成了今天的‘热科技’,大量相关前沿研究不断涌现。”在不久前举行的2021人工智能计算大会上,中国工程院院士王恩东给出这一判断。“人工智能变成‘热科技’的关键,在于计算系统的创新,人工智能的规模化发展,算力已经成为决定性的力量。”

  大会现场,浪潮人工智能研究院开发的AI巨量模型“源1.0”引发关注。在王恩东看来,面对指数级增长的战略需求,计算产业正面临多元化、巨量化、生态离散化交织的趋势与挑战。

  他同时表示,人工智能“热科技”的落地仍面临诸多困难。一方面要考虑技术如何走出实验室,另一方面真正有数据、有需求的行业可能又不具备算力、数据的承载能力。他说,从芯片到算力的转化,依然存在巨大鸿沟,当前,多元算力的价值并未得到充分释放。“要想释放多元算力价值、促进人工智能创新,既要重视智算系统的创新,加大人工智能新型基础设施建设,又要加快推动开放标准建设,通过统一、规范的标准,将多元化算力转变为可调度的资源,让算力好用、易用。”王恩东说。

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  本报讯(中青报·中青网记者邱晨辉)“人工智能已经从五六年前的‘黑科技’变成了今天的‘热科技’,大量相关前沿研究不断涌现。”在不久前举行的2021人工智能计算大会上,中国工程院院士王恩东给出这一判断。“人工智能变成‘热科技’的关键,在于计算系统的创新,人工智能的规模化发展,算力已经成为决定性的力量。”

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  他同时表示,人工智能“热科技”的落地仍面临诸多困难。一方面要考虑技术如何走出实验室,另一方面真正有数据、有需求的行业可能又不具备算力、数据的承载能力。他说,从芯片到算力的转化,依然存在巨大鸿沟,当前,多元算力的价值并未得到充分释放。“要想释放多元算力价值、促进人工智能创新,既要重视智算系统的创新,加大人工智能新型基础设施建设,又要加快推动开放标准建设,通过统一、规范的标准,将多元化算力转变为可调度的资源,让算力好用、易用。”王恩东说。

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